Generalized, Linear and Mixed Models
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, 2001
Serie: Libro 182 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Rilegato
- Usato
Da: Anybook.com, Lincoln, Regno UnitoAnybook.com
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This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,750grams, ISBN:9780471193647.
Codice articolo 9975676
- Titolo
- Generalized, Linear and Mixed Models
- Autore
- Charles E. Mcculloch
- Editore
- John Wiley & Sons Inc
- Anno di pubblicazione
- 2001
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 047119364X
- ISBN 13
- 9780471193647
- Peso dell'articolo
- 750 grammi
- Serie
- Libro 182 di 358: Wiley Series in Probability and Statistics
- Cataloghi dei venditori
- Mathematics
A modern perspective on mixed models
The availability of powerful computing methods in recent decades has thrust linear and nonlinear mixed models into the mainstream of statistical application. This volume offers a modern perspective on generalized, linear, and mixed models, presenting a unified and accessible treatment of the newest statistical methods for analyzing correlated, nonnormally distributed data.
As a follow-up to Searle's classic, Linear Models, and Variance Components by Searle, Casella, and McCulloch, this new work progresses from the basic one-way classification to generalized linear mixed models. A variety of statistical methods are explained and illustrated, with an emphasis on maximum likelihood and restricted maximum likelihood. An invaluable resource for applied statisticians and industrial practitioners, as well as students interested in the latest results, Generalized, Linear, and Mixed Models features:
* A review of the basics of linear models and linear mixed models
* Descriptions of models for nonnormal data, including generalized linear and nonlinear models
* Analysis and illustration of techniques for a variety of real data sets
* Information on the accommodation of longitudinal data using these models
* Coverage of the prediction of realized values of random effects
* A discussion of the impact of computing issues on mixed models
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